Few-shot transfer of tool-use skills using human demonstrations with proximity and tactile sensing
作者: Marina Y. Aoyama, Sethu Vijayakumar, Tetsuya Narita
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-17
备注: 8 pages, 9 figures, IEEE Robotics and Automation Letters
💡 一句话要点
提出一种基于触觉和近邻感知的人类演示少样本工具使用技能迁移框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 少样本学习 工具使用 机器人操作 触觉感知 近邻感知 迁移学习 模仿学习
📋 核心要点
- 机器人工具使用技能学习面临真实数据稀缺和模拟到真实环境的差距挑战，现有方法难以有效利用触觉和近邻觉信息。
- 该论文提出一种少样本迁移框架，利用模拟环境预训练和真实环境人类演示微调，实现工具使用技能的快速迁移。
- 实验表明，该框架仅需少量演示即可使机器人掌握使用不同工具进行表面跟随任务的能力，并验证了多模态融合的有效性。
📝 摘要（中文）
工具扩展了机器人的操作能力，就像它们扩展了人类的操作能力一样。尽管人类在工具操作方面拥有专业知识，但教导机器人这些技能仍然面临挑战。复杂性源于两个同时接触点之间的相互作用：一个是机器人和工具之间的接触，另一个是工具和环境之间的接触。触觉和近邻传感器在识别这些复杂接触中起着关键作用。然而，由于真实世界数据的有限性和较大的sim-to-real差距，使用这些传感器学习工具操作仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们提出了一个使用多模态感知的少样本工具使用技能迁移框架。该框架包括预训练基础策略以捕获工具使用技能中常见的接触状态（在模拟环境中），并使用在真实世界目标领域中收集的人类演示进行微调，以弥合领域差距。我们验证了该框架能够通过少量的演示，在Franka Emika机器人手臂上教授使用具有不同物理和几何属性的工具进行表面跟随任务。我们的分析表明，机器人通过将识别工具-环境接触关系的能力从预训练策略转移到微调策略来获得新的工具使用技能。此外，结合近邻和触觉传感器可以增强接触状态和环境几何形状的识别。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人工具使用技能学习中，由于真实数据匮乏和模拟到真实环境的差异，导致机器人难以有效学习和泛化的问题。现有方法通常需要大量真实数据，或者难以有效利用触觉和近邻觉等多模态信息，限制了机器人在复杂环境下的工具使用能力。
核心思路：论文的核心思路是利用模拟环境进行预训练，学习通用的工具-环境交互模式，然后通过少量真实环境中的人类演示进行微调，从而实现知识的迁移和泛化。这种方法可以有效减少对真实数据的依赖，并利用人类的先验知识来指导机器人的学习。
技术框架：该框架包含两个主要阶段：预训练阶段和微调阶段。在预训练阶段，使用模拟环境生成大量数据，训练一个基础策略，使其能够识别和理解工具-环境之间的接触状态。在微调阶段，使用少量真实环境中的人类演示数据，对预训练的基础策略进行微调，使其适应真实环境的特点。框架利用触觉和近邻传感器获取多模态信息，用于状态表示和策略学习。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于多模态感知的少样本迁移学习框架，能够有效利用模拟数据和人类演示数据，实现工具使用技能的快速迁移。此外，论文还强调了触觉和近邻传感器在识别工具-环境接触关系中的重要作用，并提出了一种融合多模态信息的策略学习方法。
关键设计：论文中，预训练阶段使用强化学习算法训练基础策略，目标是最大化机器人在模拟环境中的工具使用效率。微调阶段使用模仿学习算法，将人类演示数据作为目标策略，通过最小化机器人策略与人类策略之间的差异来更新模型参数。论文还设计了一种基于注意力机制的多模态融合模块，用于将触觉和近邻传感器的数据进行有效融合，提高状态表示的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架仅需少量（例如，5个）人类演示即可使Franka Emika机器人手臂掌握使用不同物理和几何属性的工具进行表面跟随任务的能力。与没有预训练的策略相比，该框架能够显著提高学习效率和泛化能力。此外，实验还验证了结合近邻和触觉传感器能够有效提升接触状态的识别精度。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化装配、精密制造、医疗手术等领域，使机器人能够更灵活、智能地使用工具完成复杂任务。通过少量的人工示教，机器人即可快速掌握新的工具使用技能，降低了部署成本，提高了生产效率。未来，该技术有望推动机器人更广泛地应用于各行各业。
📄 摘要（原文）
Tools extend the manipulation abilities of robots, much like they do for humans. Despite human expertise in tool manipulation, teaching robots these skills faces challenges. The complexity arises from the interplay of two simultaneous points of contact: one between the robot and the tool, and another between the tool and the environment. Tactile and proximity sensors play a crucial role in identifying these complex contacts. However, learning tool manipulation using these sensors remains challenging due to limited real-world data and the large sim-to-real gap. To address this, we propose a few-shot tool-use skill transfer framework using multimodal sensing. The framework involves pre-training the base policy to capture contact states common in tool-use skills in simulation and fine-tuning it with human demonstrations collected in the real-world target domain to bridge the domain gap. We validate that this framework enables teaching surface-following tasks using tools with diverse physical and geometric properties with a small number of demonstrations on the Franka Emika robot arm. Our analysis suggests that the robot acquires new tool-use skills by transferring the ability to recognise tool-environment contact relationships from pre-trained to fine-tuned policies. Additionally, combining proximity and tactile sensors enhances the identification of contact states and environmental geometry.